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传递善良传递爱，一起寻找身边的正能量******
团结奋进新征程，同心奋斗创伟业！由中央网信办主办的2022中国正能量“五个一百”网络精品征集评选展播活动全新升级、重装出发。活动旨在以正能量引领亿万流量，用主旋律奏响奋进乐章，全景式、立体化展现网络正能量。
这是一幅描摹奋斗者的画卷。无数平凡身影默默却坚韧的拼搏奋斗，汇聚成新时代中国昂扬奋进的洪流。从“大国重器”的建设者，到普通岗位上的奉献者，十四亿人民的汗水汇入星辰大海的征途，凝聚成势不可挡的洪荒伟力！
这是一首对青年英雄的礼赞。面对疫情挑战，他们勇往直前，危难降临时刻，他们舍生取义；冰雪健儿让我们热血沸腾，扑火骑士令世人热泪盈眶。浩然英雄气，激荡天地间！洋溢着中国红的青春之歌，礼赞英雄的新时代！
这是一曲向上向善的最强音。扶危济困，华夏传统美德永赓续；助人为乐，社会爱心暖流汇江海。点点滴滴、真挚朴素的凡人善举，化作讴歌伟大时代的动人音符，指明了真善美的人心所向，凝聚起正能量的万众一心！
寻找身边的正能量，把正能量传递出去，让更多人看到。
评论区说出2022年您身边暖心事。
提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。 全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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